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Press release

构建基于信任的开放科学生态

2023年3月31日

——访励讯集团公共事务总裁、爱思唯尔董事长池永硕

作者:科技日报 陈磊

2023年初,拥有《柳叶刀》《细胞》等顶尖学术期刊的信息分析公司爱思唯尔推出了免费的中文版新冠资源中心,向中国广大的专业医护人员、科研人员、公众、患者及其家属提供相关的循证医学信息。其实,在新冠疫情暴发初期,爱思唯尔就通过免费提供内容、数据分析工具和专业知识支持全球抗疫。

“这只是爱思唯尔倡导开放科学的一个实践案例。我们想通过广泛协作,构建一个基于信任的开放科学创新生态,并在中国落地生根。”3月22日,励讯集团公共事务总裁、爱思唯尔董事长池永硕表示。他还就开放科学相关话题接受了科技日报记者的采访。

记者:开放科学是一个非常宽泛的概念,爱思唯尔所倡导的开放科学的内涵是什么?它与开放获取是怎样的关系?

池永硕:本质上来说,我们希望开放科学是为了建立一种信任。当代科研信息传播面临信息过载、信息茧房等挑战,同时,随着流行病、气候问题等全球性问题越来越多地浮现出来,公众对科研表现出前所未有的关注。但是,公众与科学家在知识储备、科学素养方面存在巨大鸿沟,为公众理解和信任科学带来了挑战;公众“快速获取明确的科学结论”这一急切要求,又给“要反复论证、不断完善科学假设”的科学家们提出了难题。

这三重挑战,关乎科研的信任。可信的科研信息是科研流程中的重要基石。我们一直在思考,如何与全产业共同构建一个高质量、可信赖的科研信息环境,以拆除茧房、跨越鸿沟,解决科学界和全社会一系列全球性问题,并建立一个更加包容、更具合作性和更加透明的开放科学世界。这也许正是我们应对这些挑战的一剂良方。

开放科学是一个大概念,里面包含很多内容。我认为其中有六大支柱,包括开放获取、开放数据、开放计量标准、研究诚信和可重复性、连接科学与社会、开发开放工具和软件。在开放获取领域,爱思唯尔已深耕20多年,我们希望能推进开放科学下的其他支柱领域,如开放数据、开放计量标准以及开放工具等。

记者:如何理解“建立一个更加包容、更具合作性和更加透明的开放科学世界”?

池永硕:开放科学描述了一种在特定实践指导下开展科学活动的方式,它所遵循的原则就是让科研世界更加包容、更具合作性和更加透明。

首先,让科研界更具包容性。在一个“更具包容性”的科研生态里,科研人员将拥有更多的选择来分享不同种类的研究成果,以便让更多的人能够以他们适合的方式,获得他们所需要的丰富信息。

其次,让科研界更具合作性。“更具合作性”指的不仅是科研机构之间的合作,而是包括整个科研界各利益相关方的相互理解、相互沟通、共同协作、共同推进科研的繁荣发展。为此,我们提供了促进合作的平台,包括一系列紧急事件资源中心,为人们建立起免费、便捷的绿色通道,来获取危机情况下的重要信息。比如,我们在2020年伊始就建立了英文版新冠资源中心。它包含了我们已经发表的、直接针对新冠大流行的数万篇研究成果,以及与之相关的各类研究,可以帮助人们研究和应对这次疫情。特别值得一提的是,我们在信息中心里还设置了“供患者和家属等非医疗专业人士阅读”的部分,用深入浅出的方式帮助不具备深厚专业背景知识的公众解读科学和医学信息。

第三个原则就是使科研更加透明。随着研究人员越来越多地分享方法和数据,研究绩效将获得更全面的评估,研究可重复性也将得到提升。

我们也在探索到底以什么样的方式去实施和落地是最合适和最实际的。我们已经成立了爱思唯尔国际科研评估中心(ICSR),旨在利用数据与分析,为科研规划、科研评估和政策制定提供更多的见解,以进一步支持科研决策。

记者:您所提倡这种开放科学对驱动科学研究及成果转化有什么作用?有具体的实践吗?

池永硕:无论是基础科学研究,还是应用科学研究,让它最快且对社会产生最大影响力的最好方式,就是使其开放。因为开放也就意味着其他研究人员就没必要再去重复你之前做过的工作,而是站在你的肩膀上,往上做更多的突破,不浪费时间和资源。

我们在爱思唯尔总部所在地荷兰做了一个为期4年的试点项目。这个项目涉及到爱思唯尔、荷兰大学协会、荷兰大学医学中心联合会和荷兰研究理事会在内的大学、医疗领域机构和相关出资方。

在我们与这些机构所达成的全国性协议中,涵盖了爱思唯尔旗下数量广、质量高、经过同行评议的期刊内容的阅读权限,并面向全世界支持该联盟所有成员实现100%开放获取出版的目标。在这个过程中,我们也会去细致地评估发表文章里的数据、试验方法、相关软件和工具,评价标准等。这个试点项目还需两年多的时间才到期,到时候我们才能见证其成效。

记者:最近ChatGPT大热,它对从事文字信息处理或出版工作的群体影响特别大。您觉得ChatGPT对科研信息分析公司、对开放科学,是机遇大于挑战还是挑战大于机遇?

池永硕:挑战与机遇是并存的。ChatGPT是大型语言模型的一种,它作为人工智能技术驱动的自然语言处理机器学习模型,可以为人类显著减轻工作负担。值得注意的是,有些事情容错的空间很大,但对于科学研究来说,我们几乎没有容错空间。如果用在科学上的话,它就必须要是正确的,正确率不是99%就行,而是得达到99.9999%。所以问题关键在于,我们如何准确地去利用它,而且这种准确不仅仅是事实上准确,在结合上下文语境的基础上也要准确。

如果从帮助我们更快获得科研成果的角度来看,我个人希望ChatGPT能够产生有益影响。但是,要想实现这个目标,仅凭ChatGPT单独一个工具是无法实现的,我们需要将ChatGPT和其他AI工具、软件集合在一起,在此基础上来验证我们所提供的服务,尽量把错误或损失降到最小。

其实,我们向数字化转型本身与ChatGPT类似,单独去讨论它没有什么意义。我们必须把积累了百年的可验证的优质数据、人工智能等技术和行业专家的专业技能这三个元素结合起来,它才能发挥最大的作用。这就好比一家餐厅里即便有上等的食材,有最先进、最完美的厨房设施和工具,但如果厨师技艺不精,那也无法烹饪出一道美味佳肴。